KI-Agenten Werden Unternehmenssoftware Verschlingen, Nur Nicht Auf Einmal

Das Internet ist voller Proklamationen über das Ende der Software, wie wir sie kennen. Der Täter? KI, wer sonst?

Viele behaupten, dass Software bereits am Ende ist und dass ein kleines Team von mit KI ausgestatteten Ingenieuren, das KI-Agenten entwickelt, herkömmliche Unternehmenssoftwarelösungen vollständig ersetzen wird. Während diese Aussage richtungsweisend korrekt ist, ignoriert sie die Realitäten, wie Software in Unternehmen verwendet wird, den aktuellen Stand von KI für Softwareentwicklung und die Einschränkungen bestehender KI-Ansätze.

Schließlich wird KI die dominierende Komponente in nahezu jedem Softwareprodukt werden, angesichts ihrer breiten Fähigkeiten und Anpassungsfähigkeit an verschiedene Szenarien. Allerdings erfordert das Erreichen dieses Punktes erhebliche Fortschritte. Und zwar aus diesen Gründen:

Wo KI-Agenten heute glänzen

KI-Agenten können bereits viele einfachere Aufgaben eigenständig und effektiv ausführen und mit Menschen zusammenarbeiten, um komplexere Ergebnisse zu erzielen. Allerdings können sie komplexe End-to-End-Prozesse nicht zuverlässig ausführen, ohne die Unterstützung umfangreicher deterministischer logischer Gerüste, die strukturierte Regeln und Workflows nutzen, um Entscheidungen zu leiten und das Verhalten der KI zu begrenzen, wodurch Zuverlässigkeit und Konsistenz sichergestellt werden.

Mit den Vorteilen von Modellverbesserungen, neuen Trainingsmethoden und weiterentwickelten Architekturen wird sich dies im Laufe der Zeit ändern. Wenn das geschieht, werden KI-Agenten eine dominierende Rolle bei der Ausführung hochkomplexer Prozesse übernehmen.

Heute sind KI-Agenten großartig bei assistenzartigen Aufgaben im Zusammenhang mit Forschung, zum Beispiel. Der KI-Agent fungiert als primäre Orchestrierungs-Engine und koordiniert Aufgaben in den Bereichen Suche, Datenabruf, Analyse und Zusammenstellung, um einen Bericht zu erstellen (à la „deep research“). Hier tolerieren wir Fehler, da die Ausgabe für die menschliche Überprüfung und Beurteilung vorgesehen ist, bevor bedeutende Maßnahmen ergriffen werden.

KI-Agenten können auch als eine allgemeinere Assistenzschnittstelle dienen, um mehrere miteinander verbundene Aufgaben in Zusammenarbeit mit einem Menschen zu erledigen, z. B. das Abrufen von Daten aus Systemen, die Analyse der Informationen und die Ausführung spezifischer Aktionen. Hier bleibt erneut ein Mensch im Prozess eingebunden, leitet den Vorgang und überprüft Informationen, während der Mensch und der KI-Agent gemeinsam auf das ultimative Ziel hinarbeiten.

In anderen Fällen können KI-Agenten vollständig autonom handeln, um eine Aufgabe zu erledigen, solange sie eng definiert ist und die notwendigen Maßnahmen zu ihrer Erledigung begrenzt sind. Ein KI-Agent zur Rechnungsaufnahme kann beispielsweise strukturierte Lieferanteninformationen basierend auf Rechnungsdaten abrufen, diese Informationen validieren und dann mögliche nächste Schritte bestimmen, z. B. die Weiterleitung zur Zahlung oder die Eskalation zur Überprüfung.

Komplexität hebt den aktuellen Bedarf der KI an deterministischer Logik hervor

Aufgrund der aktuellen Einschränkungen der KI führt das Verlassen auf einen KI-Agenten mit zu viel Freiheit – unabhängige Entscheidungen oder Schritte – über einen Prozess hinweg zu unzuverlässigen Ergebnissen. Deshalb erfordern komplexere Anwendungen das oben erwähnte logische Gerüst, um KI-Agenten mit eng definierten Zielen und dem notwendigen Kontext zu leiten, damit Aufgaben korrekt abgeschlossen werden können.

Und zwar aus diesen Gründen: Ohne 100%ige Genauigkeit verringert die Komplexität von Multitasking die Erfolgschancen erheblich. Statistisch gesehen, selbst wenn jeder Schritt, den der Agent unternimmt, zu 98% genau ist, sinkt die Gesamterfolgsrate auf weniger als 70 %, wenn 20 Schritte erforderlich sind.

Viele reale Unternehmens-KI-Anwendungen sind hauptsächlich als deterministische Logik konzipiert, wobei KI hinzugefügt wird, um bestimmte Bereiche der Anwendung zu verbessern. Deterministische Logik wird verwendet, wenn Sie wissen, was getan werden muss, und KI-Agenten werden hinzugefügt, wenn Sie Anpassungsfähigkeit bei gut abgegrenzten Aufgaben benötigen. Für Unternehmen bedeutet das, KI-Agenten mit Orchestrierung und Automatisierung in einem einzigen System zu kombinieren, um kostspielige Fehler zu vermeiden und die Zuverlässigkeit kritischer Geschäftsprozesse sicherzustellen.

Die sich entwickelnde Rolle von KI bei der Unternehmenssoftware

Also, was ist der Stand der Dinge? Für Geschäftsanwendungen haben KI-Agenten begrenzte Fähigkeiten. Allerdings verbessern sich die Modelle schnell, und es werden neue Systeme entwickelt, um die Mängel der KI bei der Durchführung komplexer Aufgaben zu beheben.

Technologien wie unsere Process Reasoning Engine treiben diese Entwicklung im Bereich der Unternehmensprozesse bereits voran, indem sie Modelle mit umfassendem Wissen über Unternehmens-Workflows ausstatten, den Kundenkontext jedes Unternehmens ergänzen und kontinuierlich aus jeder Agentenausführung lernen. Das ermöglicht es den KI-Agenten der Kunden, komplexere Aufgaben autonom mit höherer Zuverlässigkeit zu erledigen, auch wenn End-to-End-Prozesse immer noch eine große Menge an deterministischer Orchestrierung erfordern, um den Gesamtprozess erfolgreich zu steuern.

Ein Vorgeschmack der agentenbasierten Zukunft

Das Tempo und das Ausmaß, in dem KI-Agenten die in Software eingebettete Logik aufnehmen werden, gehören zu den faszinierendsten Fragen der heutigen Technologie. Wir sehen bereits ehrgeizige Visionen eines LLM-gestützten Betriebssystems, in dem KI als primäre Schnittstelle für alle Interaktionen dient, die durch natürliche Sprache ausgeführt werden. Angesichts der Innovationsgeschwindigkeit und des intensiven Branchenfokus ist dies keine Zukunft, gegen die man wetten sollte.

In der Unternehmenswelt bleibt abzuwarten, ob KI-Agenten sich innerhalb weniger Jahre vollständig zu komplexen Orchestrierungs-Engines entwickeln werden. Aber eines ist klar: Unternehmen müssen jetzt den Grundstein für eine Zukunft legen, in der KI-Agenten eine zunehmend zentrale Rolle spielen. Vorreiter, die lernen, deterministische Automatisierung mit anpassungsfähigen KI-Agenten zu kombinieren, werden am besten positioniert sein, um Erfolg zu verbuchen, wenn sich das Gleichgewicht zwischen den beiden verschiebt.

Unabhängig davon, wie Sie Ihre Strategien anpassen, wird KI das Softwareumfeld umgestalten, und die Reise wird alles andere als langweilig sein!

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